Pandas: टाइमस्टैम्प मूल्यों के साथ श्रृंखला पर आवेदन का उपयोग नहीं कर सकता

को निर्मित 3 अग॰ 2017 · 3टिप्पणियाँ · स्रोत: pandas-dev/pandas

यदि संभव हो तो कोड नमूना, एक कॉपी-पेस्ट करने योग्य उदाहरण

import pandas as pd

ts = pd.Series([pd.Timestamp('2017-07-31 20:08:46.110998-04:00'), 
                pd.Timestamp('2017-08-01 20:08:46.110998-04:00'), 
                pd.Timestamp('2017-08-02 20:08:46.110998-04:00')])

def func(elem):
    print(type(elem))
    return elem
print(type(ts))
print(type(ts[0]))

ts.apply(func);

# Prints out:
# <class 'pandas.core.series.Series'>
# <class 'pandas._libs.tslib.Timestamp'>
# <class 'pandas.core.indexes.datetimes.DatetimeIndex'>

समस्या विवरण

मेरे पास सूचकांक के बजाय मूल्यों के रूप में टाइमस्टैम्प के साथ एक श्रृंखला है। मुझे उम्मीद है कि प्रत्येक तत्व पर लागू होने वाली विधि को बुलाया जाएगा, लेकिन ऐसा नहीं है, बल्कि इसे डेटाइमइंडेक्स पर बुलाया जाता है।

अपेक्षित उत्पादन

`pd.show_versions()` का आउटपुट

स्थापित संस्करण

प्रतिबद्ध: कोई नहीं
अजगर: 3.6.0.final.0
अजगर-बिट्स: 64
ओएस: डार्विन
ओएस-रिलीज़: 16.7.0
मशीन: x86_64
प्रोसेसर: i386
बाइटऑर्डर: थोड़ा
LC_ALL: कोई नहीं
लैंग: en_CA.UTF-8
LOCALE: en_CA.UTF-8

पांडा: 0.20.2
pytest: 3.0.5
पाइप: 9.0.1
सेटप्टूल: 35.0.1
साइथन: कोई नहीं
संख्या: 1.13.0
scipy: 0.19.1
xarray: 0.9.6
आईपीथॉन: 6.0.0
स्फिंक्स: 1.5.3
patsy: कोई नहीं
दिनांक: 2.6.0
pytz: 2016.10
ब्लॉस्क: कोई नहीं
अड़चन: 1.2.0
टेबल: कोई नहीं
numexpr: कोई नहीं
पंख: कोई नहीं
matplotlib: 2.0.0
Openpyxl: 2.4.8
xlrd: 1.0.0
xlwt: कोई नहीं
xlsxwriter: 0.9.8
lxml: कोई नहीं
bs4: कोई नहीं
html5lib: 0.999
शल्कलचेमी: कोई नहीं
pymysql: कोई नहीं
मानस 2: कोई नहीं
jinja2: 2.9.5
s3fs: कोई नहीं
pandas_gbq: कोई नहीं
pandas_datareader: कोई नहीं

Timezones Usage Question

स्रोत

nathanielatom

सभी 3 टिप्पणियाँ

इसके अलावा, मेरे उपयोग के मामले में कुछ जानकारी:

मैं श्रृंखला में प्रत्येक टाइमस्टैम्प में tz_localize पद्धति लागू करना चाहता हूं। मैंने मूल रूप से श्रृंखला पर tz_localize की कोशिश की, लेकिन वह उठा

TypeError: index is not a valid DatetimeIndex or PeriodIndex

मुझे लगता है कि reindex का उपयोग करके इसे हासिल करना संभव है, लेकिन मैं सोच रहा था कि क्या यह संभव हो सकता है टिमस्टैम्प के साथ सीरीज मूल्यों के साथ भी।

nathanielatom 3 अग॰ 2017

@nathanielatom आप उपयोग कर सकते हैं tz_localize / tz_convert के माध्यम से श्रृंखला पर dt एक्सेसर:

In [19]: ts.dt.tz_convert('UTC')
Out[19]: 
0   2017-08-01 00:08:46.110998+00:00
1   2017-08-02 00:08:46.110998+00:00
2   2017-08-03 00:08:46.110998+00:00
dtype: datetime64[ns, UTC]

jorisvandenbossche 3 अग॰ 2017

👍1

इसके अलावा, आपके द्वारा apply साथ आपके द्वारा देखे जाने वाले उत्पादन का कारण यह है, क्योंकि आवेदन पहले सभी मानों पर फ़ंक्शन को लागू करने का प्रयास करेगा (जो कि डेटाइमइंडेक्स के रूप में हुड के तहत पकड़े गए हैं, हालांकि यह श्रृंखला के मूल्य हैं ), और केवल अगर वह विफल रहता है, तो प्रत्येक तत्व पर फ़ंक्शन को कॉल करेगा।

यदि आप फ़ंक्शन को थोड़ा बढ़ाते हैं जब इसे स्केलर मान नहीं मिलता है, तो आप अपेक्षित आउटपुट देखते हैं:

In [21]: def func(elem):
    ...:     assert not hasattr(elem, 'ndim')
    ...:     print(type(elem))
    ...:     return elem
    ...: 

In [22]: ts.apply(func)
<class 'pandas._libs.tslib.Timestamp'>
<class 'pandas._libs.tslib.Timestamp'>
<class 'pandas._libs.tslib.Timestamp'>
Out[22]: 
0   2017-07-31 20:08:46.110998-04:00
1   2017-08-01 20:08:46.110998-04:00
2   2017-08-02 20:08:46.110998-04:00
dtype: datetime64[ns, pytz.FixedOffset(-240)]

jorisvandenbossche 3 अग॰ 2017

👍1

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